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面向OODA作战流程的防空火力网端对端智能构建算法 被引量：1
1
作者 罗雨雨 丁伟 +4 位作者 明振军 李传浩 王国新 阎艳 王玉茜 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第12期4231-4245,共15页
针对防空战场环境下目标数量多、装备协同难、体系反应拙的问题,提出一种面向侦测-整编-决策-打击(Observe-Orient-Decide-Act,OODA)作战流程的防空火力网端对端智能构建算法。围绕OODA作战流程,构建由情报网、指控网和火力网组成的防... 针对防空战场环境下目标数量多、装备协同难、体系反应拙的问题,提出一种面向侦测-整编-决策-打击(Observe-Orient-Decide-Act,OODA)作战流程的防空火力网端对端智能构建算法。围绕OODA作战流程,构建由情报网、指控网和火力网组成的防空体系框架,并基于此框架着力解决影响战场胜负关键的火力网智能构建;将拦截武器损毁目标建模为马尔可夫决策过程,并给出相应的状态空间、动作空间与奖励策略等;在此基础上,通过对标准端对端近端策略优化算法进行改进,提高模型精度和减少训练时间。以某防空反导联合区域作战场景为例,开展所提算法的评估验证。实验结果表明:所提方法相比于规则和启发式算法能够快速准确地生成防空火力网设计方案,尤其在同等大规模作战场景中的计算效率和作战成本方面具有更突出的优势,为作战体系全流程的杀伤网构建提供了基础。 展开更多
关键词 防空火力网 改进近端策略优化算法 OODA作战流程 战场态势 端对端训练
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BN对VGG神经网络的影响研究 被引量：13
2
作者 陈强普 桑军 +3 位作者 项志立 罗红玲 郭沛 蔡斌 《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2018年第1期35-39,共5页
文章针对在训练目前卷积神经网络中较为主流的深度神经网络VGG网络模型时调参艰难、收敛较慢的问题,引入批归一化(batch normalization,BN)进行改进。批归一化能提高网络训练的初始学习率上限,同时加快模型收敛速度。相关实验结果表明,... 文章针对在训练目前卷积神经网络中较为主流的深度神经网络VGG网络模型时调参艰难、收敛较慢的问题,引入批归一化(batch normalization,BN)进行改进。批归一化能提高网络训练的初始学习率上限,同时加快模型收敛速度。相关实验结果表明,在端对端训练或者微调神经网络过程中应用批归一化,能较好地达到优化目的,同时指出在VGG网络中所有激活层前进行批归一化能得到最好的效果。另外VGG网络的优化方法会影响到批归一化,使用改进的基于动量的随机梯度下降能使网络训练时的波动更小。 展开更多
关键词 批归一化(BN) VGG网络 端对端训练 神经网络微调
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基于跳连接反卷积神经网络的自动眼镜摘除 被引量：1
3
作者 王丙付 刘学亮 《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2018年第4期480-484,共5页
随着人工智能的快速发展,人脸识别已经成为计算机视觉领域非常热门的研究方向;眼镜作为最常见的遮挡物,对人脸识别的性能有着较大的影响。传统方法大多使用主成分分析(principal component analysis,PCA)重建技术对眼镜进行摘除,但是预... 随着人工智能的快速发展,人脸识别已经成为计算机视觉领域非常热门的研究方向;眼镜作为最常见的遮挡物,对人脸识别的性能有着较大的影响。传统方法大多使用主成分分析(principal component analysis,PCA)重建技术对眼镜进行摘除,但是预先定位眼镜位置非常困难,而且重建后图像的眼镜区域和非眼镜区域有着明显的不连续性。针对眼镜遮挡这一问题,文章提出了一种基于跳连接反卷积神经网络的自动眼镜摘除方法,实现了端对端的自动眼镜摘除技术,在尽可能保留人脸细节的前提下将眼镜从人脸图片中去除。该方法较好地解决了PCA重建中眼镜区域和非眼镜区域不连续性问题,使得眼镜去除效果更加接近真实效果。 展开更多
关键词 跳连接 反卷积神经网络 自动眼镜摘除 端对端训练 人脸识别
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